كيف يمكن للذكاء الاصطناعي القضاء على مشاكل سلسلة التوريد الشائعة

يمكن أن تكون انسدادات سلسلة التوريد مدمرة ماليًا للشركات المصنعة والموردين والموزعين. والذكاء الاصطناعي هو واحد من الحلول الواعدة. هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد القضاء على الانسدادات والتأخيرات؟

طرق ظهور انسدادات سلسلة التوريد

يمكن أن يحدث انسداد سلسلة التوريد – وهو نقطة حيث يتم حجب تدفق البضائع – لعدة أسباب.

1. زيادات غير متوقعة في الطلب

يمكن أن تسبب التغيرات في الطلب على المنتجات انسدادات في سلسلة التوريد. وعادة ما لا يكون المصنعون والموردين والموزعون مستعدين لمواجهة زيادة فجائية وكبيرة في الطلبات، مما قد يؤدي إلى تأخيرات طويلة.

2. نقص في العمالة

يمكن للشركات نقل البضائع فقط إذا كان لديها شخص لنقلها. يمكن أن يؤثر نقص العمالة على جميع جوانب قطاع سلسلة التوريد، مما يجعل من الصعب على شركات اللوجستيات الحفاظ على تدفق الأمور بسلاسة.

3. إغلاق المرافق أو المصانع

يمكن أن يؤدي إغلاق واحد فقط إلى تأثيرات على سلسلة التوريد بأكملها لأنها تقطع تدفق البضائع. الشركات التي لا تملك خطط احتياطية تتركها تنتظر لملء الفجوة. وفي غضون ذلك، تظل منتجاتها تجمع الغبار.

4. المنتجات المزيفة

الاحتيال اللوجستي هو مشكلة كبيرة على مستوى العالم. وفقًا لبعض البيانات العامة الأخيرة، تم تداول أكثر من 509 مليار دولار من المنتجات المزيفة على الصعيد الدولي في عام 2016. عندما تدخل هذه المنتجات بشكل غير قانوني إلى سلسلة التوريد، يمكن أن تسبب ارتباكًا وانسدادًا في تدفق البضائع.

5. النزاعات الجيوسياسية

عندما تقاتل الدول، تصبح الواردات والصادرات أقل أهمية – وغالبًا ما تصبح طرق التجارة القريبة خطيرة. يمكن للنزاعات الجيوسياسية أن تؤثر على روتين المنظمات اللوجستية، مما يؤدي إلى انسدادات طويلة الأمد في سلسلة التوريد.

6. الأحداث الجوية القصوى

لا يوجد مكان على الكوكب آمن من الأحداث الجوية القصوى. يمكن للفيضانات والزلازل والعاصفات الثلجية والأعاصير أن تمنع السفن والطائرات وشاحنات التسليم من الذهاب إلى أي مكان.由于 أن عواقب هذه الأحداث يمكن أن تستمر لعدة أيام أو أسابيع، فإن انسدادات سلسلة التوريد الطويلة هي أمر لا مفر منه.

أهمية القضاء على انسدادات سلسلة التوريد

يمكن أن تؤثر انسدادات سلسلة التوريد سلبًا على الإيرادات. بعد كل شيء، لا يمكن للشركات كسب المال على المنتجات التي تظل عالقة في المستودع. يمكن أن يؤدي الضرر اللاحق لمصداقية العلامة التجارية – حيث لا يحب المستهلكون تأخيرات الشحن – إلى خسائر مالية طويلة الأمد.

في بعض الأحيان، لا تتمكن الشركات من نقل بضائعها مرة أخرى بعد حل مشكلة سلسلة التوريد. يمكن أن تتلف أو تدمر المنتجات القابلة للتلف – مثل الزهور والمنتجات المجمعة واللبن والنباتات والمنتجات واللحوم – بسرعة.

أيضًا، يمكن أن يتعرض الأشخاص غير المشاركين في عملية اللوجستيات لتأثيرات مالية سلبية. في الواقع، تظهر الدراسات أن انسدادات سلسلة التوريد تسببت في جزء كبير من التضخم في الولايات المتحدة من 2021 إلى 2022. بعبارة أخرى، يدفع الجميع ثمن هذه التأخيرات.

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد لتحسين الانسدادات

يمكن للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد تسريع عمليات اللوجستيات، واكتساب رؤى مدفوعة بالبيانات، وتحديد المضايقات المحتملة قبل أن تصبح مشكلة.

1. التحليلات التنبؤية

يمكن لنمذج التعلم الآلي استخدام البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن للشركات اللوجستية أن تتوقع متى وكيف سيحدث انسدادات سلسلة التوريد لتجنبها بشكل أفضل.

2. توقعات الطلب

يمكن لنموذج التعلم الآلي تتبع سلوك المستهلك والاتجاهات السوقية والسياسة الجيوسياسية لتوقعات الطلب. سيكون من الأسهل على المصنعين والموردين والموزعين تلبية الطلبات في الوقت المناسب إذا عرفوا متى يجب زيادة أو تقليل الإنتاج.

3. مراقبة الجودة

يمكن للذكاء الاصطناعي التمييز بين المنتجات الأصلية والمنتجات المزيفة، وبالتالي منع انسدادات سلسلة التوريد. تم تطوير خوارزمية قادرة على التمييز بينهما 98% من الوقت على平均ها. يمكن أن يحافظ التحكم المتقدم في الجودة على سلاسة عمليات اللوجستيات.

4. التنسيق المتقدم

يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي زيادة رؤية سلسلة التوريد وتقديم رؤى مدفوعة بالبيانات، مما يساعد الموردين والموزعين والمنتجين على التنسيق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنمذج معالجة اللغة الطبيعية مساعدتهم على التواصل بغض النظر عن لغتهم أو الحواجز الثقافية.

5. التسليم المستقل

تتمثل مرحلة التسليم الأخيرة في حساب 50% من نفقات اللوجستيات، وفقًا لبعض التقديرات. يمكن أن يؤدي حجم الطلبات الكبير وعدم كفاءة السائقين و複雑ية المسار إلى انسدادات كبيرة. يمكن أن يكون السيارات المستقلة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي حلاً واعداً – يمكنها تسليم المنتجات إلى مواقع محددة مثل خزائن الشحن لتحسين التسليم.

6. التعديلات في الوقت الفعلي

يمكن للذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد تمكين الشركات اللوجستية من الاستجابة للتغيرات في السوق والطلب في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يمكنها أن تتصرف بشكل استباقي عند ظهور علامات التأخير أو الانسداد.

7. تحسين المسار

من بين أكثر المصادر الشائعة لانسدادات سلسلة التوريد ما لا يمكن للشركات اللوجستية التحكم فيه – مثل الطقس والنزاعات الجيوسياسية. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تطوير خطط احتياطية خاصة بالحالات، مما يوفر حلولًا بديلة للانسدادات قبل أن تصبح مشكلة.

لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي مهمًا جدًا لحل مشاكل سلسلة التوريد؟

لقد خططت العديد من المنظمات اللوجستية لسنوات عديدة لتنفيذ التكنولوجيا الرقمية بطرق معينة. في الواقع، 23% من مسؤولي المستودعات كانوا يعتزمون تبني تقنيات التأتمت في عام 2019. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي لا يزال تكنولوجيا ناشئة، ويتوافق بشكل دقيق مع ما كانوا يبحثون عنه.

إنه واحد من القليل من التكنولوجيات القادرة على التعامل مع حجم البيانات الكبير الذي تنتجه عملية اللوجستيات. يمكنه تجميع البيانات ومعالجتها وتحليلها من مئات المصادر دون أن يتعرض للاضطراب.

السرعة هي أيضًا ما يميز الذكاء الاصطناعي عن التكنولوجيات المماثلة – حيث لا توجد بديلات قادرة على المعالجة والتحليل والإخراج بنفس المعدل. يمكنه النظر في ملايين الاحتمالات في ثوانٍ والاستجابة للتفاعلات في الوقت الفعلي.

الميزة الرئيسية للذكاء الاصطناعي على التكنولوجيات الأخرى هي قدرته على توفير المهام والعمل بشكل مستقل. يمكنه العمل بشكل مستقل على مدار الساعة ولا يتطلب تدخلًا بشريًا في معظم الأحيان، وهو ما يعتبر مثاليًا خلال نقص العمالة.

هذه التكنولوجيا كفيلة بالكفاءة من حيث التكلفة. وفقًا لدراسة واحدة، 63% من الشركات اللوجستية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد حققت إيرادات أعلى. بالإضافة إلى ذلك، أفادت 61% منهم بانخفاض في النفقات التشغيلية.

في حين أن العديد من التكنولوجيات يمكن أن تؤتمت المهام أو معالجة البيانات بسرعة أو العمل بشكل مستقل، فإن القليل منها يمكن أن يفعل كل شيء في نفس الوقت. لهذا السبب يعتبر الذكاء الاصطناعي حلاً واعداً للاضطرابات والتأخيرات في سلسلة التوريد.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد

يمكن أن تمنع أنظمة المراقبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وماسحات الباركود عيوب المنتجات والمنتجات المزيفة من المضي قدمًا في قنوات اللوجستيات. عادة ما يتم وضعها على أو بالقرب منสาย النقل لتتبع المخزون.

يمكن للشركات اللوجستية دمج الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا سلسلة التوريد الأخرى. على سبيل المثال، يمكنهم استخدام نموذج التعلم الآلي لتشغيل حساسات التعبئة والتركيب في إنترنت الأشياء. بهذه الطريقة، يمكنهم تحليل بيانات المنتجات لتتبع الشحنات.

يمكن للإدارة الذكية التعامل مع مهام التسجيل الداخلي والإدارة ومعالجة الوثائق ومشاركة المعلومات. على سبيل المثال، يمكنها معالجة الفواتير وطلبات الشحن وتجديد عقود الموردين وإرسال طلبات العطاءات وتحديد مواعيد العمل.

تتمثل واحدة من الاستخدامات الناشئة للذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد في المركبات المستقلة. يمكن للشاحنات والطائرات بدون طيار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي للتفاعل مع بيئاتها في الوقت الفعلي. على الرغم من أن السيارات ذاتية القيادة ما زالت تحتاج إلى بضع سنوات من التطوير، إلا أن هناك أدلة على وجودها.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لا يزال تكنولوجيا ناشئة، من المحتمل أن يبقى معدل اختراقه منخفضًا لعدة سنوات. في حين أن 73% من الشركات اللوجستية تشعر بالتفاؤل تجاه التكنولوجيات الناشئة، يعتزم 50% منهم تأجيل التنفيذ حتى تصبح أقل مخاطر. يبدو أن العديد منهم سيتأخرون حتى يصبح من الواضح استخداماتها المثالية والفجوات المحتملة وأفضل الممارسات.

على الرغم من أن العديد من الأشخاص في القطاع يتراجعون عن استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن المؤشرات تشير إلى أنهم سوف يقبلونه بسرعة. في حين أن 11% من مسؤولي سلسلة التوريد شعروا أن الذكاء الاصطناعي كان حاسمًا في عام 2022، من المتوقع أن يعتقد 38% منهم أنه ضروري بحلول عام 2025. قد يحدث تحول كبير في الصناعة مع زيادة عدد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد.

الذكاء الاصطناعي قد يقضي على انسدادات سلسلة التوريد بشكل دائم

مع زيادة معدل اختراق الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد، سوف يصبح إمكاناته التحويلية واضحًا. إذا استخدمت الشركات اللوجستية هذه التكنولوجيا بشكل استراتيجي، فقد تكون قادرة على القضاء على معظم انسداداتها – إن لم تكن كلها – بشكل دائم.